文本分析案例研究：负面评论识别

在数据科学领域，文本分析是挖掘用户反馈的关键技术。以下以「负面评论识别」为例，展示如何通过自然语言处理（NLP）技术分析文本数据，并生成可操作的洞察。

案例步骤

1. 数据收集

   • 从社交媒体、电商平台等渠道获取用户评论数据
   • 使用爬虫工具（如Scrapy）或公开数据集（如Sentiment140）
   

2. 数据预处理

   • 删除无关字符、分词、去除停用词
   • 使用TF-IDF或词嵌入（如Word2Vec）提取特征
   

3. 情感分析模型

   • 构建分类模型（如LSTM、BERT）区分正面/负面评论
   • 使用预训练模型（如Hugging Face Transformers）加速开发
   

4. 结果可视化

   • 通过词云展示高频负面词汇（如“失望”、“糟糕”）
   • 使用柱状图对比不同类别的情感分布
   

扩展阅读

• 文本分类实战教程
• NLP在社交媒体监控中的应用

📌 本案例可结合情感分析工具进一步优化模型效果！